探讨基于第二版前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS v2)联合前列腺特异性抗原(PSA)及其相关参数建立的列线图模型对前列腺穿刺活检结果的预测能力。
方法回顾性分析2014年1月至2018年12月厦门大学附属第一医院509例行B超引导下经直肠前列腺穿刺活检术患者的临床资料。年龄(68.1±7.2)岁。前列腺体积(PV)(55.8±30.7)ml。tPSA(19.86±18.94)ng/ml，fPSA(2.63±3.60)ng/ml，f/tPSA(0.14±0.08)，PSAD(0.46±0.52)ng/ml2。根据PI-RADS v2对前列腺主要病灶进行评分：1分37例，2分131例，3分152例，4分102例，5分87例。509例中选取407例(80%)为建模组，余102例(20%)为验证组。对建模组进行单因素及多因素logistic回归分析，筛选能预测前列腺癌的独立影响因素，建立前列腺穿刺活检结果的列线图模型。利用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线及决策曲线对建模组、验证组及tPSA 4.1～20.0 ng/ml患者进行模型的验证与评估，并与tPSA、fPSA、f/tPSA、PSAD及PI-RADS v2的预测能力进行比较。
结果本研究509例的前列腺癌检出率为43.0%(219/509)。logistic回归分析结果显示，建模组的年龄(OR＝1.113)、f/tPSA(OR＝0.004)、PV(OR＝0.986)、PSAD(OR＝11.023)、直肠指检质地(OR＝2.295)、经腹超声检查有无低回声(OR＝2.089)及PI-RADS v2(OR＝1.920)是预测前列腺癌的独立影响因素(P<0.05)，利用上述指标建立列线图模型。建模组中，列线图预测前列腺癌的ROC曲线下面积(AUC)为0.883，高于tPSA(0.686)、fPSA(0.593)、f/tPSA(0.626)、PSAD(0.777)及PI-RADS v2(0.761)；验证组中，列线图预测前列腺癌的ROC曲线下面积为0.839，高于tPSA(0.758)、fPSA(0.666)、f/tPSA(0.648)、PSAD(0.832)及PI-RADS v2(0.803)；tPSA 4.1～20.0 ng/ml患者中，列线图预测前列腺癌的ROC曲线下面积为0.801，高于tPSA(0.570)、fPSA(0.426)、f/tPSA(0.657)、PSAD(0.707)及PI-RADS v2(0.701)。列线图模型的校准曲线显示预测曲线与标准曲线基本拟合，霍斯默-莱梅肖拟合优度检验结果为(χ2＝5.434，P＝0.710)，均提示列线图模型有较好的校准能力；决策曲线显示基于PI-RADS v2建立的列线图模型有较高的临床应用价值。
结论基于PI-RADS v2建立的列线图模型对前列腺癌有较高的预测价值，能显著提高前列腺癌的诊断效能，较单独应用PSA及其相关参数具有更高的诊断价值。